Returning to sport after injury: the influence of injury appraisals and post-traumatic stress symptoms on adolescent risk-taking intentions post-injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: How youth think about injury risk can affect their decisions about whether to engage in behaviors that can lead to injury. Appraisals also influence the development of post-traumatic stress symptoms (PTSS), which occur in approximately 20% of children after a medically treated injury. The current study examined how the injury appraisals of youth are associated with the development of PTSS post-skateboarding injury, and if PTSS or perceived benefits of the sport are also associated with youths' intentions to return to the sport. METHOD: One hundred three youth who had a medically treated skateboarding injury within the last year provided survey data on injury appraisals, PTSS, the benefits of skateboarding, and intentions to return to the sport. RESULTS: A two-stage moderated statistical mediation path model was specified. In the first stage, there was a positive relationship between pain at injury and PTSS, which was attenuated by the moderator, perceived bad luck. PTSS fully mediated the association between perceived pain at the time of injury and intentions to return to skateboarding. In the second stage of the mediation model, the moderator perceived benefits of skateboarding, reversed the negative relationship between PTSS and intentions to return to skateboarding. CONCLUSIONS: Skateboarders are a group at risk for injury that can lead to PTSS, and they also are likely to return to the sport despite PTSS. This research identifies factors that impact the decision to return to skateboarding after injury. Limitations of the study and implications for mental health support and injury prevention are provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».